中文词语语义相似度计算_基于_知网_2000

基于《知网》的词汇语义相似度计算
《知网》是一个中文语料库，可以用来进行文本语义相似度计算。

常
见的基于《知网》的词汇语义相似度计算方法有：
1.基于《知网》的同义词词林:《知网》中的同义词词林收录了大量
的同义词、近义词和相关词，可以通过比较两个词在同义词词林中的位置，来衡量它们的语义相似度。

比如，可以通过比较两个词在同一类和同一级
别下的位置，来判断它们的相似度。

2.基于《知网》的词语标注：《知网》中的词语标注包括词义分类和
关系标注等信息，可以通过比较两个词的词义分类和关系标注信息，来衡
量它们的语义相似度。

3.基于《知网》的词语关联度计算：可以通过计算两个词在《知网》
中的关联度来判断它们的语义相似度。

常用的方法有基于路径的关联度计
算和基于信息内容的关联度计算。

这些方法都是基于《知网》的语料库信息进行计算的，可以根据具体
需求选择适合的方法进行词汇语义相似度计算。

语义相似度计算目前，语义相似度计算已经成为了自然语言处理领域中的一个研究热点，各种模型和算法不断涌现。

在本文中，我们将对语义相似度计算的基本概念和常用方法进行介绍，并且讨论一些当前研究中的热点问题和挑战。

## 语义相似度的定义和挑战语义相似度衡量的是两个句子或短语之间的语义相似程度。

在计算语义相似度时，我们通常会考虑到两个句子或短语之间的含义、单词的语义以及语法结构等因素。

然而，要准确地计算出两个句子之间的语义相似度并不是一件容易的事情，因为自然语言的含义通常是多样化、模糊不清的，而且受到语言表达方式的限制。

在计算语义相似度时，我们需要克服一些挑战和困难。

首先，要考虑到句子或短语之间的多样性。

同一句话可以有多种表达方式，而这些表达方式的语义可能是相似的，但又不尽相同。

其次，要考虑到语言的歧义性。

自然语言中存在着很多的歧义现象，一个词汇可以有多种不同的含义，这就增加了语义相似度计算的难度。

此外，要考虑到语言的多义性。

一个句子中的一些词汇可能具有多个含义，这就增加了语义相似度计算的复杂性。

## 语义相似度计算的常用方法为了克服这些挑战和困难，研究人员提出了许多语义相似度计算的方法和模型。

这些方法和模型大致可以分为基于知识的方法和基于数据的方法两种。

基于知识的方法通常利用词汇语义资源（如WordNet）来计算语义相似度。

其中，常用的算法包括基于路径的方法、基于信息内容的方法和基于语义子空间的方法等。

基于路径的方法通过计算两个词之间在WordNet中的最短路径来计算它们的语义相似度。

基于信息内容的方法则是利用词汇在语料库中的分布信息来计算它们的语义相似度。

而基于语义子空间的方法则是利用词汇在一个高维语义空间中的向量表示来计算它们的语义相似度。

这些方法在一定程度上可以解决语义相似度计算中的多样性、歧义性和多义性问题。

另一方面，基于数据的方法则是利用机器学习和深度学习技术来计算语义相似度。

其中，常用的方法包括基于词向量的方法、基于神经网络的方法和基于迁移学习的方法等。

使用网络搜索引擎计算汉语词汇的语义相似度高国强;黄吕威;陈丰钰【摘要】Similarity computation of Chinese words is a key problem in Chinese information processing. It measures semantic similarity between Chinese words using the information returned by web search engines. First,implement a model named WebPMI which computes similarity using page counts,and then,describe another model named CODC which analyzes semantic similarity using text snippets. Final-ly,present the algorithm based on the two models. Experimental results show that this algorithm outperforms all the existing web-based semantic similarity measures for Chinese,and is close to the traditional semantic similarity measures using lexicon.%汉字词语的语义相似度计算是中文信息处理中的一个关键问题。

文中利用网络搜索引擎提供的信息来计算汉语词对的语义相似性。

首先通过程序访问搜索引擎，获取汉字词汇的搜索结果数，并依此实现了相似度计算模型WebPMI；然后描述了根据查询返回的文本片段进行语义相关性分析的模型CODC；最后，结合这个两个模型，给出了文中算法的伪代码。

基于《知网》的汉语词语词义消歧方法摘要本文提出了一种简单有效的词义消歧方法，该模型充分利用依存文法分析，从句子的内部结构，寻找词语之间支配与被支配的关系，借以确定能够对词语语义构成内在限制的词语。

借助《知网》系统的实体关系，并结合与该岐义词相关联词语的义项，计算歧义词的义项权重，从而根据义项权重大小来判断歧义词的词义。

关键词词义消歧；知网；自然语言处理；依存句法分析1 引言自然语言中存在着大量的多义词，如何在给定的上下文中，确定其中各个词语在多个词义中选取正确的词义，是词义消歧所应解决的问题。

如果多义词的多个词义之间具有不同的词性，则通过词性标注就可以确定该词词义。

所以本文所说的词义消歧，是指如何在词性相同的情况下选择多义词正确词义的问题。

汉语词语的词义消歧开始于上世纪90年代后期，主要是利用词典提供的信息。

出现了利用《现代汉语词典》释义文本、《同义词词林》、《知网》中的语义类，对实词多义进行消歧的方法，但是平均正确率并不是很高[1][2]。

近年来，随着计算机存储容量和运算速度的提高，通过对大规模语料库的利用，出现了许多基于语料库统计的词义消歧方法。

使消歧的准确率有了一定程度的提高，但是有些低频词，在语料中出现次数不多，很难搜集到它们的上下文环境，存在着知识获取中数据稀疏以及自动学习算法的参数空间过大问题。

到目前，无论那种方法都没有很好地解决词义消歧问题[3]。

其中一个重要的原因就是词义知识获取中的瓶颈问题，词义消歧知识库的质量已成为词义消歧成败的关键。

本文提出了一种基于《知网》的汉语词语词义消歧方法，该方法只考虑词汇句法之间的内在关联对特定环境中词义的贡献，借助依存文法分析来找出这种词义关联。

假设不存在词义关联的上下文对于歧义词语的特定词义贡献为0，存在语法关联的上下文对词义的贡献相互独立。

选择与歧义词汇存在语法关联的上下文作为模型中的特征值，这样做既可以减少无关上下文对词义消歧产生的噪音，又可以大幅度减少计算次数，在提高词义消歧准确率的同时，能够明显提高词义消歧的工作效率。

词语相似度计算方法分析崔韬世麦范金桂林理工大学广西 541004摘要：词语相似度计算是自然语言处理、智能检索、文档聚类、文档分类、自动应答、词义排歧和机器翻译等很多领域的基础研究课题。

词语相似度计算在理论研究和实际应用中具有重要意义。

本文对词语相似度进行总结，分别阐述了基于大规模语料库的词语相似度计算方法和基于本体的词语相似度计算方法，重点对后者进行详细分析。

最后对两类方法进行简单对比，指出各自优缺点。

关键词：词语相似度；语料库；本体0 引言词语相似度计算研究的是用什么样的方法来计算或比较两个词语的相似性。

词语相似度计算在自然语言处理、智能检索、文本聚类、文本分类、自动应答、词义排歧和机器翻译等领域都有广泛的应用，它是一个基础研究课题，正在为越来越多的研究人员所关注。

笔者对词语相似度计算的应用背景、研究成果进行了归纳和总结，包括每种策略的基本思想、依赖的工具和主要的方法等，以供自然语言处理、智能检索、文本聚类、文本分类、数据挖掘、信息提取、自动应答、词义排歧和机器翻译等领域的研究人员参考和应用。

词语相似度计算的应用主要有以下几点：(1) 在基于实例的机器翻译中，词语相似度主要用于衡量文本中词语的可替换程度。

(2) 在信息检索中，相似度更多的是反映文本与用户查询在意义上的符合程度。

(3) 在多文档文摘系统中，相似度可以反映出局部主题信息的拟合程度。

(4) 在自动应答系统领域，相似度的计算主要体现在计算用户问句和领域文本内容的相似度上。

(5) 在文本分类研究中，相似度可以反映文本与给定的分类体系中某类别的相关程度。

(6) 相似度计算是文本聚类的基础，通过相似度计算，把文档集合按照文档间的相似度大小分成更小的文本簇。

1 基于语料库的词语相似度计算方法基于统计方法计算词语相似度通常是利用词语的相关性来计算词语的相似度。

其理论假设凡是语义相近的词，它们的上下文也应该相似。

因此统计的方法对于两个词的相似度算建立在计算它们的相关词向量相似度基础上。

语义相似度计算语义相似度计算是自然语言处理领域的一个重要任务，它旨在衡量两个词语、短语或句子之间的语义相似程度。

在实际应用中，语义相似度计算可以帮助机器理解语言，从而实现诸如信息检索、问答系统、机器翻译等任务。

现在我们将介绍几种常用的语义相似度计算方法：1. 基于词向量的方法：词向量是将词语映射到一个高维实数向量空间的表示方法。

在这种方法中，可以使用预训练的词向量模型（如Word2Vec、GloVe、FastText等）将词语表示为向量，然后通过计算两个词向量之间的相似度（如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等）来衡量它们之间的语义相似度。

2. 基于词汇语义资源的方法：除了词向量外，还可以利用词汇语义资源（如WordNet、PPDB等）来计算语义相似度。

这些资源中包含了词语之间的语义关系（如同义词、上下义词、反义词等），可以通过这些关系计算词语的语义相似度。

3. 基于深度学习的方法：深度学习模型（如Siamese神经网络、BERT、ELMO 等）在语义相似度计算任务中也取得了很好的效果。

这些模型可以学习词语、短语或句子的语义表示，然后通过模型的输出来计算它们之间的语义相似度。

4. 基于语义图的方法：语义图是一种将词语表示为节点、语义关系表示为边的图结构。

在语义相似度计算中，可以利用语义图中的节点和边来计算词语之间的语义相似度。

这种方法可以很好地捕捉词语之间的语义关系，从而提高语义相似度计算的准确性。

总的来说，语义相似度计算是一个复杂而重要的任务，在实际应用中需要综合考虑不同的方法和技术。

通过不断的研究和实践，我们可以提高语义相似度计算的准确性和效率，从而更好地帮助机器理解语言，实现更多的自然语言处理任务。

希望以上介绍能够对语义相似度计算有所帮助。

判断两个字的相似度的算法在自然语言处理中，判断两个字的相似度是一个非常基础的问题。

通常情况下，不同的字会有各种各样的不同之处，如发音、形状、含义等等。

因此，如何度量两个字之间的相似度是非常重要的。

本文将介绍几种常见的用于度量两个中文字相似度的算法，并分析它们的优劣性。

1. 基于编辑距离的算法编辑距离指的是将一个字符串转换成另一个字符串所需要的最少操作次数。

这些操作可以是插入、删除或替换字符。

编辑距离越小，说明两个字符串之间的相似度越高。

相似度算法中，也可以将两个字看做两个字符串，并计算它们之间的编辑距离。

这种方法的优点是简单易懂，而且对于任何两个字符串都可以计算相似度。

但是，它也存在一些缺点。

例如，它无法处理相似度较高但结构不同的字，比如“工”和“工”字的变体“并”，由于它们的字形和意义都不一样，编辑距离的值可能会较大。

此外，它也无法处理写错的字，比如“一事无成”中的“事”写成了“口”。

字的形状对于判断两个字相似度非常重要。

因此，有些算法将字看做一些曲线的集合，并计算这些曲线之间的距离，以评估两个字之间的相似度。

形状距离算法可以分为两类：基于像素的方法和基于笔画的方法。

基于像素的方法先将字像素化，再计算两个字像素矩阵之间的距离。

基于笔画的方法则将每个字分解成一些笔画，然后计算每个笔画之间的距离。

这种方法的优点是能够较好地处理字形变体间的相似度。

但是，由于它依赖于曲线的描述，因此它不能非常准确地度量含义的相似度。

总结以上这些算法都有其优缺点，并且在实际应用中的效果也会有所差异。

因此，在应用中选择适合的算法是非常重要的。

在中文文本处理中，最常用的相似度算法是基于编辑距离的算法，因为它对于大多数应用场景来说已经足够了。

但是，在某些特殊需求下，其他算法也可能会更加适用。

汉语词语相似度计算方法分析汉语词语相似度计算方法分析随着人工智能的发展，自然语言处理技术的应用越来越广泛。

在自然语言处理中，汉语词语相似度计算是一个非常重要的技术。

汉语词语相似度计算可以用于文本相似度计算、信息检索等方面。

本文将介绍汉语词语相似度计算的常用方法及其优缺点，并对未来研究方向进行探讨。

一、基于词语相似度计算的方法1. 基于语义关联度的方法这种方法是根据单词的语义，计算两个词的相似度。

最常用的方法是基于词向量模型，如Word2Vec和GloVe。

Word2Vec是由Google开发的一种词汇嵌入模型，通过训练神经网络，实现将汉语中的词映射到一个高维空间中的低维空间中。

这个低维空间中有许多相似的词语靠的很近，而不相关的词语则距离较远。

GloVe也是一种词向量模型，可以通过计算共现矩阵，获取单词的向量表示。

2. 基于字形编码的方法这种方法是将汉字进行编码，然后计算两个词之间的相似度。

最常用的方法是基于编辑距离或汉明距离的方法。

编辑距离是指两个字符串从一个变为另一个所需的最少单字符编辑，包括插入、删除和替换。

汉明距离是指两个二进制序列在相同位置上不同的比特数。

这种方法优点是计算速度快，但缺点是不考虑语义关系。

3. 基于本体的方法这种方法是基于语义网络来计算两个词的相似度。

本体是一种广泛使用的语义标记方法，它描述了一组实体以及它们之间的关系。

通过将词汇与本体联系起来，可以获取词汇之间的语义关系。

本体可基于WordNet，共享本体或其他本体。

4. 基于语言模型的方法这种方法是基于词序列的概率模型计算两个单词之间的相似度。

最常用的是n-gram模型，其中n指模型中单词序列的长度。

n-gram模型可以通过计算两个单词序列的Jaccard相似度来计算单词相似度。

Jaccard相似度是通过计算词汇重叠度来度量两个集合的相似度。

二、各种方法的优劣分析1. 基于语义关联度的方法:优点：可以准确地计算语义相关性，并且对同义词、词形变化、多义词等有很好的处理能力，这是其他方法无法匹敌的。

结合规则与语义的中文人称代词指代消解张文艳;李存华;仲兆满;王艺;李莉【摘要】指代消解是一种为了确定文章中出现的指代词与前文中出现的内容是否为同一事物的技术,在海量信息文本智能处理中具有重要的作用,而人称代词在各种指代词集合中占有相当一部分比例.本文采用规则与语义相结合的方法对中文人称代词进行指代消解,在基础的语法过滤规则之上新增同位语规则过滤指代词的候选消解项;提出更精确的同义词距离计算方法,利用同义词词林和知网对人称代词的关联词与候选先行词的关联词进行语义关系计算,选择关联度最高的候选先行词作为最终的指代结果.通过不同方法的对比实验和在真实语料数据集上的实验表明,本文所提方法获得了较好的效果.%Coreference resolution is a widely used technology to judge whether pronouns can match with the entity existing before in the text,which plays a crucial role in intelligent processing for massive text information on internet.A coreference resolutionstudy,especially on the frequently-used Chinese personal pronouns,was carried out with the result of a developed algorithm with the combination of semantics and rules.Based on fundamental filtration rules,an improved mechanism specific to apposition was also adopted.To raise the accuracy of calculating the synonyms distances,the algorithm identified the associative word of personal pronouns and selected antecedents based method for analyzing semantic relations and selecting high relevancy antecedent,which was realized with the aid of Tongyici Cilin and parison experiments with different methods and experimentson the real corpus dataset were conducted,and results show that the presented method achieves higher validity and obvious improvement.【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2017(032)001【总页数】8页(P149-156)【关键词】指代消解;人称代词;规则;候选先行词;语义特征【作者】张文艳;李存华;仲兆满;王艺;李莉【作者单位】中国矿业大学计算机科学与技术学院,徐州,221116;淮海工学院计算机工程学院,连云港,222005;淮海工学院计算机工程学院,连云港,222005;淮海工学院计算机工程学院,连云港,222005;淮海工学院计算机工程学院,连云港,222005【正文语种】中文【中图分类】TP391.1在汉语中，人们经常为了表达的多样性而使用代词指代前文已经提到的事物，达到行文流畅的效果。

语义相似度计算及其应用研究一、本文概述本文旨在深入探讨语义相似度计算的理论基础、实现方法以及其在多个领域的应用实践。

我们将首先介绍语义相似度计算的基本概念，阐述其在信息处理和自然语言处理领域中的重要性。

随后，我们将详细介绍几种主流的语义相似度计算方法，包括基于词向量的方法、基于深度学习的方法等，并对比它们的优缺点。

在此基础上，我们将进一步探讨语义相似度计算在多个领域，如信息检索、机器翻译、问答系统、情感分析等中的应用，并通过实例分析展示其在这些领域中的实际效果。

我们将对语义相似度计算未来的发展趋势进行展望，以期能为相关领域的研究和实践提供有益的参考。

二、语义相似度计算的理论基础语义相似度计算，作为自然语言处理（NLP）领域的重要分支，其理论基础主要建立在语言学、信息论、概率统计和机器学习等多个学科交叉融合的基础之上。

其核心目标在于度量两个文本片段在语义层面上的相近程度，从而实现对文本深层含义的理解和比较。

语言学理论为语义相似度计算提供了基本的分析框架。

根据词汇语义学的观点，词语的意义是由其在不同上下文中的使用方式决定的。

因此，在计算语义相似度时，需要考虑词语在特定语境中的含义，而不仅仅是孤立的词汇本身。

句法结构和篇章结构等语言学知识也为语义相似度的计算提供了重要的线索。

信息论为语义相似度计算提供了量化分析的工具。

在信息论中，信息被视为一种减少不确定性的度量。

语义相似度可以被理解为两个文本片段所传递信息的重合程度。

通过计算两个文本片段之间的互信息、条件概率等信息论指标，可以量化地评估它们的语义相似度。

概率统计方法也为语义相似度计算提供了有效的手段。

在概率框架下，语义相似度可以通过比较两个文本片段的概率分布来计算。

例如，潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）和潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation, LDA）等概率模型，通过挖掘文本中隐含的主题信息，可以实现对文本语义的有效表示和比较。

基于《知网》的语义相似度计算软件使用手册1 功能简介本软件是根据[刘群2002]一文中的原理编写的词汇语义相似度计算程序。

主要实现了以下功能：1.1基于交互输入的义原查询、义原距离计算、义原相似度计算1.2基于交互输入的词语义项查询、义项相似度计算、词语相似度计算；1.3基于文件输入的词语义项查询、词语相似度计算；1.4相似度计算中的参数调整。

2 安装说明本软件包一共有四个文件：《基于＜知网＞的词汇语义相似度计算》软件使用手册.doc：本使用手册《基于＜知网＞的词汇语义相似度计算》论文.pdf：本软件所依据的论文，采用pdf格式，用Acrobat Reader阅读时需要安装简体中文支持包。

自然语言处理开放资源许可证.doc：本软件包的授权许可证WordSimilarity.zip：程序文件软件安装时，将文件WordSimilarity.zip文件解压缩一个目录下即可，解压缩后有以下几个文件：WordSimilarity.exe：可执行程序；Glossary.dat：《知网》数据文件Semdict.dat：《知网》数据文件Whole.dat：《知网》数据文件必须确保《知网》数据文件在程序执行时的当前目录下。

3 界面说明软件使用简单的对话框界面，如下所示：4 功能说明4.1义原操作4.1.1 义原查询1.首先在“输入1”框中输入义原名称；2.点击“察看义原1”按钮；3.在“义项1”框中将依次显示出该义原及其所有上位义原的编号、中文、英文；类似的方法可以查询“输入2”框中的义原；4.1.2 义原距离计算1.首先在“输入1”和“输入2”框中输入两个义原；2.点击“计算义原距离”按钮；3.在“输出”框中显示两个义原的距离；4.1.3 义原相似度计算1.首先在“输入1”和“输入2”框中输入两个义原；2.点击“计算义原相似度”按钮；3.在“输出”框中显示两个义原的相似度；4.2基于交互输入的词语操作4.2.1 词语义项查询1.首先在“输入1”框中输入要查询的词语；2.点击“察看义项1”按钮；3.在“义项1”框中将依次显示出该词语的所有义项；类似的方法可以查询“输入2”框中的词语义项；4.2.2 义项相似度计算1.首先分别在“输入1”和“输入2”框中输入要计算相似度的两个词语；2.点击“察看义项1”按钮和“察看义项2”按钮；3.在“义项1”框和“义项2”框中将分别显示出这两个词语的所有义项；4.分别在“义项1”框和“义项2”框中点击需要计算相似度的两个词语义项；5.点击“计算义项相似度”按钮；6.在“输出”框中将显示选中的两个义项的相似度；4.2.3 词语相似度计算1.首先分别在“输入1”和“输入2”框中输入要计算相似度的两个词语；2.点击“计算词语相似度”按钮；3.在“输出”框中将显示两个词语的相似度；说明：词语相似度定义为两个词语的所有义项相似度中的最大值。

基于《知网》的词语相似度计算[摘要]词语相似度计算是计算机中文处理中的基础和重要环节，目前基于《知网》的词语相似度计算是一种常见的方法，本文将对该方法做系统介绍。

[关键词]《知网》词语相似度计算一、《知网》的结构《知网》(hownet)是我国著名机器翻译专家董振东先生和董强先生创建的，是一个常识知识库，它含有丰富的词汇语义知识以及世界知识，内部结构复杂。

《知网》中两个最基础的概念是“概念”和“义原”。

“概念”是用来描述词语语义。

因为一个词可以含有多个语义，所以一个词需要多个概念来描述。

使用“知识表示语言”对概念进行描述，“知识表示语言”使用的“词汇”便是义原。

《知网》中的不可再分的、最小的意义单位是“义原”，义原用来描述“概念”。

《知网》采用的义原有1500个，它们一共可以分为十类，具体见图1。

知网反映了概念之间、概念属性之间各种各样的关系，总体来说知网描述了16种关系：上下位关系；同义关系、反义关系、对义关系；部件-整体关系；属性-宿主关系；材料-成品关系；施事/经验者/关系；主体-事件关系；受事/内容/领属物等事件关系；工具-事件关系；场所-事件关系；时间-事件关系；值-属性关系；实体-值关系；事件-角色关系；相关关系。

由《知网》的结构得知义原之间组成的不是一个树状结构，而是一个复杂的网状结构。

然而义原关系中最重要的是上下位关系。

所有的“基本义原”以这种上下位关系为基础构成了义原层次体系，叫做义原分类树。

在义原分类树中，父节点义原和子节点义原之间具有上下位关系。

可以通过义原分类树来计算词语和词语之间的语义距离。

二、知网的知识词典知识词典是知网中最基本的数据库。

在知识词典中，每一个概念（概念又称为义项）可以用一条记录来描述。

一条记录含有八项信息，每一项由用“=”连接的两个部分组成，等号左边表示数据的域名，右边是数据的值。

比如下面就是一条描述概念的记录：no=017114w_c=打g_c=ve_c= ~乒乓球，~篮球w_e=playg_e=ve_e=def=exercise|锻炼，sport|体育其中，no表示概念的编号，w_c表示汉语词语，g_c表示汉语词语的词性，e_c表示汉语词语例子，w_e表示英语词语，g_e则表示英语词语词性，e_e表示英语词语例子，def表示概念的定义，通过一个语义表达式来描述。

基于知识图的汉语词语间语义相似度计算
张晓孪;张蕾;王西锋
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2007(043)008
【摘要】语义相似是词语间的基本关系之一,汉语词语间语义相似的研究对于许多自然语言处理的应用具有重要的指导意义.提出了一种基于知识图的词语间语义相似度计算的方法,把知识图这种属于语义网络范畴的知识表示方法应用于汉语信息处理中.实验结果表明该方法对词语间语义相似度计算是有效的.
【总页数】4页(P160-163)
【作者】张晓孪;张蕾;王西锋
【作者单位】西北大学,信息科学与技术学院,西安,710127;宝鸡文理学院,计算机科学系,陕西,宝鸡,721007;西北大学,信息科学与技术学院,西安,710127;西北大学,信息科学与技术学院,西安,710127;宝鸡文理学院,计算机科学系,陕西,宝鸡,721007【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.汉语词语语义相似度计算研究 [J], 夏天
2.基于知网和知识图的汉语词语语义相似度算法 [J], 张晓孪;王西锋
3.基于语义构词的汉语词语语义相似度计算 [J], 康司辰;刘扬
4.基于《知网》的汉语未登录词语义相似度计算 [J], 张瑞霞;杨国增;吴慧欣
5.基于知识图的汉语词汇语义相似度计算 [J], 张瑞霞;朱贵良;杨国增
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